Aplicación de redes neuronales para tratamiento de efluentes derivados de la curtiduría
Tesis
Materias > Ingeniería
Materias > Ciencias Sociales
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Cerrado
Español
El presente documento detalla el proceso de creación de la red neuronal artificial (RNA) para el tratamiento de efluentes mediante la determinación de la dosificación de ácido, coagulante y floculante. El proceso abarca desde el análisis de la información de las muestras de los efluentes, la creación del modelo de RNA y la predicción de dosificaciones. Este tipo de red, que se caracteriza por su organización en capas y conexiones estrictamente hacia delante, utiliza algoritmos de entrenamiento del tipo supervisado. El entrenamiento de las redes neuronales consiste en el ajuste de sus parámetros con el objetivo de generar el resultado deseado a la salida de la red. Antes de poder aplicar algún algoritmo de optimización debemos definir nuestra función de coste o pérdida. La función de pérdida es aquella expresión matemática que queremos minimizar o maximizar dependiendo del problema que estemos abordando. Una función de coste típica es la definida por la ecuación, donde se utiliza la media de la suma de los errores cuadráticos para evaluar el rendimiento de la red. Este proceso se realiza por cada ejemplo en el dataset de entrenamiento, siendo m el número de muestras. Fi = Salida de la red para el dato i. El descenso del gradiente es el método utilizado para la optimización de redes de neuronas. Esta técnica realiza actualizaciones de manera iterativa de cada parámetro de la red en aquella dirección que minimice más la función de coste. Para obtener esta dirección se calcula la derivada parcial de la función de coste con respecto a cada parámetro de manera individual. Antes de realizar el entrenamiento es necesario inicializar los parámetros de la red, siendo este un factor importante que puede determinar la convergencia o no. Fase de entrenamiento. Debido a que el objetivo final es poder determinar los niveles adecuados de dosificación para que el ph final en los efluentes cumplan con los estándares ambientales, el modelo de predicción puede adaptarse de forma que tome todas las variables, incluidas la dosificación de coagulante y floculante, y el objetivo sea la predicción del ph final. Dada un conjunto de condiciones iniciales, y un conjunto de dosificaciones el modelo será capaz de predecir el ph resultante. Este enfoque donde los niveles de dosificación de coagulante y floculante cumplen la función de variables independientes en vez de variables dependientes nos obliga a crear una matriz de valores predeterminados, donde cada una de estas configuraciones de dosificación sería evaluada por la red para obtener el valor de ph final. Mínima pre-configuración de parámetros antes de poner en marcha cada batch del proceso. Cuando se da esta señal de inicio, se activa la bomba centrífuga #3 y empieza a llenarse el tanque de ácido. Cuando eso ocurre, apaga la bomba de llenado y después de 10 segundos se activa el agitador del tanque de ácido a 15 Hz y 10 segundos después se dosifica la cantidad de peróxido seteada. Luego de 30 segundos más se dosifica el ácido según el valor seteado ya sea manualmente o mediante la red neuronal. Cuando el agua termina de caer al tanque de coagulante, luego de 10 segundos se activa el agitador del tanque de ácido a 18 Hz y 10 segundos después se dosifica la cantidad de coagulante seteada manualmente o por la red neuronal.
metadata
Mariños Legendre, Juan Carlos
mail
marinos285@gmail.com
(2026)
Aplicación de redes neuronales para tratamiento de efluentes derivados de la curtiduría.
Doctoral thesis, Universidad Internacional Iberoamericana México.
Resumen
El presente documento detalla el proceso de creación de la red neuronal artificial (RNA) para el tratamiento de efluentes mediante la determinación de la dosificación de ácido, coagulante y floculante. El proceso abarca desde el análisis de la información de las muestras de los efluentes, la creación del modelo de RNA y la predicción de dosificaciones. Este tipo de red, que se caracteriza por su organización en capas y conexiones estrictamente hacia delante, utiliza algoritmos de entrenamiento del tipo supervisado. El entrenamiento de las redes neuronales consiste en el ajuste de sus parámetros con el objetivo de generar el resultado deseado a la salida de la red. Antes de poder aplicar algún algoritmo de optimización debemos definir nuestra función de coste o pérdida. La función de pérdida es aquella expresión matemática que queremos minimizar o maximizar dependiendo del problema que estemos abordando. Una función de coste típica es la definida por la ecuación, donde se utiliza la media de la suma de los errores cuadráticos para evaluar el rendimiento de la red. Este proceso se realiza por cada ejemplo en el dataset de entrenamiento, siendo m el número de muestras. Fi = Salida de la red para el dato i. El descenso del gradiente es el método utilizado para la optimización de redes de neuronas. Esta técnica realiza actualizaciones de manera iterativa de cada parámetro de la red en aquella dirección que minimice más la función de coste. Para obtener esta dirección se calcula la derivada parcial de la función de coste con respecto a cada parámetro de manera individual. Antes de realizar el entrenamiento es necesario inicializar los parámetros de la red, siendo este un factor importante que puede determinar la convergencia o no. Fase de entrenamiento. Debido a que el objetivo final es poder determinar los niveles adecuados de dosificación para que el ph final en los efluentes cumplan con los estándares ambientales, el modelo de predicción puede adaptarse de forma que tome todas las variables, incluidas la dosificación de coagulante y floculante, y el objetivo sea la predicción del ph final. Dada un conjunto de condiciones iniciales, y un conjunto de dosificaciones el modelo será capaz de predecir el ph resultante. Este enfoque donde los niveles de dosificación de coagulante y floculante cumplen la función de variables independientes en vez de variables dependientes nos obliga a crear una matriz de valores predeterminados, donde cada una de estas configuraciones de dosificación sería evaluada por la red para obtener el valor de ph final. Mínima pre-configuración de parámetros antes de poner en marcha cada batch del proceso. Cuando se da esta señal de inicio, se activa la bomba centrífuga #3 y empieza a llenarse el tanque de ácido. Cuando eso ocurre, apaga la bomba de llenado y después de 10 segundos se activa el agitador del tanque de ácido a 15 Hz y 10 segundos después se dosifica la cantidad de peróxido seteada. Luego de 30 segundos más se dosifica el ácido según el valor seteado ya sea manualmente o mediante la red neuronal. Cuando el agua termina de caer al tanque de coagulante, luego de 10 segundos se activa el agitador del tanque de ácido a 18 Hz y 10 segundos después se dosifica la cantidad de coagulante seteada manualmente o por la red neuronal.
| Tipo de Documento: | Tesis (Doctoral) |
|---|---|
| Palabras Clave: | entrenamientos, red neuronal, innovación, curtiduría, medio ambiente, efluentes |
| Clasificación temática: | Materias > Ingeniería Materias > Ciencias Sociales |
| Divisiones: | Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales |
| Depositado: | 26 Sep 2023 23:30 |
| Ultima Modificación: | 09 Feb 2026 23:30 |
| URI: | https://repositorio.unini.edu.mx/id/eprint/8475 |
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open
A novel approach for disease and pests detection in potato production system based on deep learning
Vulnerability of potato crops to diseases and pest infestation can affect its quality and lead to significant yield losses. Timely detection of such diseases can help take effective decisions. For this purpose, a deep learning-based object detection framework is designed in this study to identify and classify major potato diseases and pests under real-world field conditions. A total of 2,688 field images were collected from two research farms in Punjab, Pakistan, across multiple growth stages in various seasonal conditions. Excluding 285 symptoms-free images from the earliest collection led to 2,403 images which were annotated into four biotic-stress classes: blight disease (n = 630), leaf spot disease (n = 370), leafroll virus (viral symptom complex; n = 888), and Colorado potato beetle (larvae/adults; n = 515), indicating class imbalance. Several state-of-the-art models were used including YOLOv8 variants (n/s/m), YOLOv7, YOLOv5, and Faster R-CNN, and the results are discussed in relation to recent potato disease classification studies involving cropped leaf images. Stratified splitting (70% training, 20% validation, 10% testing) was applied to preserve class distribution across all subsets. YOLOv8-medium achieve the best performance with mean average precision (mAP)@0.5 of 98% on the held-out test images. Results for stable 5-fold cross-validation show a mean mAP@0.5 of 97.8%, which offers a balance between accuracy and inference time. Model robustness was evaluated using 5-fold cross-validation and repeated training with different random seeds, showing a low variance of ±0.4% mAP. Results demonstrate promising outcomes under the real-world field conditions, while, broader cross-region and cross-season validation is intended for the future.
Ahmed Abbas mail , Saif Ur Rehman mail , Khalid Mahmood mail , Santos Gracia Villar mail santos.gracia@uneatlantico.es, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es, Aseel Smerat mail , Imran Ashraf mail ,
Abbas
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open
Concern for mpox infection in Latin America
Background Mpox arrived in Latin America and quickly began to replicate, so it is important to measure the concern it generates among residents. The study aims to assess whether country or other factors are associated with concern about mpox infection in Latin America. Methods The study uses a cross-sectional, multicenter design. Sampling was conducted using non-random snowball sampling. From August to September 2022, concern about being infected with mpox was assessed using a previously validated questionnaire (Cronbach's Alpha: 0.85); it was divided into nine countries and other social variables. Results From 1404 respondents, the majority of respondents were female (60.3%) and young (median age 25 years); also, a few reported that it was a significant problem (6% almost all the time and 11% often) and were concerned (6% almost all the time and 11% often) about the possibility of mpox infection. In multivariate analysis, men (aPR: 0.85; 95% CI: 0.73–0.99; p-value=0.046), younger (aPR: 0.98; 95% CI: 0.97–0.99; p-value<0.001), single (aPR: 0.78; 95% CI: 0.62–0.99; p-value=0.042) and, compared to Peru, those living in Colombia (aPR: 0.75; 95% CI. 0.58–0.97; p-value=0.027) and Costa Rica (aPR: 0.65; 95% CI: 0.44–0.96; p-value=0.032) reported the lowest concern; also, Bolivia (aPR: 1.16; 95% CI: 0.94–1.43; p-value=0.176) and Honduras (aPR: 1.01; 95% CI: 0.80–1.27; p-value=0.943) reported that their concerns tend to be higher. Conclusions There were evident differences across respondents' countries; these baseline results show that the first report was made in many countries that were also significantly affected by mpox and now face a new epidemic threatening public health.
Christian R. Mejia mail , Aldo Alvarez-Risco mail , Luciana Daniela Garlisi-Torales mail , Telmo Raúl Aveiro mail , Jamil Cedillo-Balcázar mail , Néstor Valentin Rocha-Saravia mail , Andrea Retana-González mail , Medally C. Paucar mail , Beatriz Mejia Raudales mail , Jose Armada mail , Shyla Del-Aguila-Arcentales mail , Neal M. Davies mail , Jaime A. Yáñez mail jaime.yanez@unini.edu.mx,
Mejia
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open
Fish consumption and brain structure: a comprehensive systematic review of observational studies
Background Age-related structural changes in the human brain, including cortical atrophy, reductions in grey and white matter volumes, and the accumulation of small vessel–related lesions such as white matter hyperintensities (WMH) and cerebral microbleeds, represent critical biological substrates underlying cognitive decline and dementia. Fish consumption has been associated with slower cognitive decline and reduced risk of dementia, but a comprehensive evaluation of its relation with brain structures is lacking. Aims The aim of this study was to systematically review current scientific literature providing evidence of relation between fish intake and brain structures in human studies. Methods Studies indexed in two major electronic databases have been screened based on a combination of keywords and MeSH terms. Studies were eligible whether they assessed fish consumption in relation to brain structures in the adult populations. Results A total of 24 studies conducted predominantly on older adults met inclusion criteria. Most brain volume measures were obtained via magnetic resonance imaging (MRI) procedures. Higher fish consumption was associated with reduced severity of white matter hyperintensities (a biomarker of cerebral small vessel disease and white matter damage) and cerebral micro-bleed, preservation of certain brain areas volumes (i.e., hippocampus, temporal lobe and periventricle white matter) and cortical thickness of specific areas (i.e., precuneus, parietal, and cingulate grey matter), among others, compared to lower intake. Some analyses found no association and isolated findings suggested possible adverse associations that were not consistently replicated. Studies reporting null findings may underline the possible relevance of the overall diet (i.e., adherence to the Mediterranean diet). Conclusions Inclusion of fish in a healthy and balanced diet is associated with better white matter grades on MRI and slower progression of white matter hyperintensities and reduction of vascular-related lesions of the aging brain, suggesting a potential role in preventing neurocognitive deterioration. Heterogeneity across studies underscores the need for additional studies.
Justyna Godos mail , Giuseppe Caruso mail , Agnieszka Micek mail , Alberto Dolci mail , Zoltan Ungvari mail , Andrea Lehoczki mail , Lisandra León Brizuela mail , Evelyn Frias-Toral mail , Andrea Di Mauro mail , Mario Siervo mail , Michelino Di Rosa mail , Giuseppe Grosso mail ,
Godos
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open
Concern about the potential environmental impact of a large-scale war among Latin American adults
Background Large-scale armed conflicts can cause substantial environmental damage, with consequences for ecosystems, infrastructure, and population health. However, little is known about concern regarding these potential impacts among Latin American populations. Objective To determine the factors associated with concern about the potential environmental impact of a large-scale war among Latin American adults. Methods A multi-country cross-sectional survey was conducted among adults residing in Latin American countries. Concern about the environmental impact of a possible large-scale war was assessed using a study-specific question; the survey was conducted during the early weeks of the Russia-Ukraine war, but the outcome referred to concern about a possible large-scale war rather than to that conflict alone. Associations with symptoms of anxiety, depression, and stress measured with the DASS-21, used here as indicators of general psychological symptoms rather than conflict-specific effects, as well as sociodemographic characteristics, were then analyzed. Generalized linear models with Poisson distribution, log link, and robust variance were used to estimate prevalence ratios (PRs) and 95% confidence intervals (95% CIs). Results Among 2,669 respondents, 55% reported concern about the environmental consequences of a possible large-scale war. In multivariable analysis, concern was higher among participants with moderate or greater stress (PR: 1.16; 95% CI: 1.04–1.28) and among those residing in Argentina (PR: 1.79; 95% CI: 1.44–2.21). Concern was lower among men (PR: 0.78; 95% CI: 0.72–0.85) and among participants with technical education (PR: 0.81; 95% CI: 0.67–0.99). Conclusion A substantial proportion of respondents expressed concern about the potential environmental consequences of a large-scale war. This concern was associated with stress and selected sociodemographic factors. These findings provide exploratory evidence on war-related environmental risk perception in Latin America.
Christian R. Mejía mail , Víctor Serna-Alarcón mail , Jaime A. Yáñez mail jaime.yanez@unini.edu.mx, Neal M. Davies mail , Jamil Cedillo-Balcázar mail , Dalia Useche-Villamizar mail , Camilo Vega-Useche mail ,
Mejía
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open
Background: Mild Cognitive Impairment (MCI) is viewed as a transitional stage between normal brain aging and dementia and is characterized by subtle cognitive deficits without significant impairment in daily functioning. Growing evidence supports the contribution of neuroinflammation and modifiable lifestyle factors, including diet, in the progression of cognitive decline.Aim: This study aimed to investigate the association between adherence to the Mediterranean diet, neuroinflammatory biomarkers, and MCI status in older adults.Design: Ninety-two participants were enrolled in this cross-sectional study, including 37 subjects with MCI. Dietary intake was assessed using a validated food frequency questionnaire (FFQ) and adherence to the Mediterranean diet explored through the MedDietScore. Plasma levels of TGF-β1 and TNF-α were measured by ELISA. Cognitive status was evaluated using the Mini Mental Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), both adjusted for age and education. Statistical analyses included non-parametric tests, correlation analysis, and logistic regression models.Results: MCI patients showed significantly reduced plasma levels of TGF-β1 and increased TNF-α concentrations compared to other participants. After adjustment for potential confounding factors, greater adherence to the Mediterranean diet was associated with a lower likelihood of MCI in a dose–response manner (highest versus lowest adherence quartile, odds ratio: 0.07, 95% confidence interval: 0.01–0.60). Additional adjustment for inflammatory biomarkers attenuated the associations, suggesting a potential mediating role.Conclusion: Our findings showed that higher adherence to Mediterranean diet is associated with lower likelihood of being MCI. Such a relation might be, at least in part, mediated by inflammatory biomarkers. Overall, these results support the role of dietary modulation in preventive strategies against cognitive decline and progression into MCI.
Margherita Grasso mail , Francesca L’Episcopo mail , Annamaria Fidilio mail , Marco Antonio Olvera-Moreira mail , Giuseppe Toscano mail , Stefano Muratore mail , Margherita Drago mail , Sabrina Musso mail , Veronica Bentivegna mail , Lucrezia Costanzo mail , Melannie Toral-Noristz mail , Raynier Zambrano-Villacres mail , Lisandra León Brizuela mail , Giuseppe Lanza mail , Raffaele Ferri mail , Filippo Caraci mail ,
Grasso